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媒体动态航空发动机作为现代工业皇冠上的明珠，其核心机械系统长期工作在高温、高转速、极端载荷的恶劣环境下。作为发动机转子系统的关键支承部件，高速滚动轴承的动态性能与服役可靠性直接决定了整台发动机的稳定性、效率与寿命。其中，轴承“打滑”（Skidding）损伤与保持架运行失稳是长期制约我国自主航空发动机装备可靠服役的核心瓶颈问题。打滑现象主要指滚动体与滚道之间因润滑条件恶化、载荷不足或惯性力作用，发生了非纯滚动的宏观滑动或陀螺旋转。这种滑动会破坏润滑油膜，导致滚道表面产生严重的擦伤、胶合甚至熔焊，急剧加速轴承失效。同时，作为滚动体的引导与分隔元件，保持架自身的旋转稳定性至关重要。失稳的保持架会产生剧烈的振动、与滚动体发生高频碰撞，导致兜孔磨损、断裂，进而引发灾难性后果。因此，对轴承打滑率与保持架运作时的状态的精准、实时监测，是预防故障、实现预测性健康管理（PHM）和保障发动机安全的首要前提。
长期以来，工程界与学术界对轴承状态的监测主要依赖两大类方法：直接监测法与间接监测法。传统的直接监测方法力图获取保持架等部件的第一手运动信息，主要包括：
1. 光电测量法：利用激光或光电编码器对准保持架上的标记物，通过光脉冲频率换算转速。该方法精度尚可，但对光学窗口洁净度要求极高，发动机内部油雾、污染物极易使其失效，且需在轴承座上开孔安装，破坏结构完整性。
2. 高速摄像技术：通过透明视窗记录保持架运动，再进行图像处理分析。此法能提供直观的运动形态，但受限于高速摄像机的帧率和空间分辨率，在数万转每分钟的航空发动机工况下难以清晰捕捉，且同样面临视窗污染和结构入侵的问题。
3. 电涡流传感器连续采集法：在保持架侧面粘贴金属片，通过非接触测量电涡流脉冲频率来获取转速。此法较前两者更具工程实用性，但对安装间隙极为敏感（通常要求小于1毫米），在高速重载下由热变形和振动引起的间隙变化会严重影响测量精度甚至导致探头擦碰。此外，在航空发动机紧凑的腔体空间内，为电涡流传感器寻找安装的地方和走线异常困难。
相比之下，间接监测方法，尤其是振动加速度传感器监测，是目前最广泛使用的技术。通过在发动机机匣外部安装振动传感器，采集包含丰富故障信息的宽频振动信号，再通过频谱分析、包络解调等信号处理手段，试图提取与轴承各部件（内圈、外圈、滚动体、保持架）故障特征频率相关的微弱成分。然而，该方法存在固有缺陷：振动信号从轴承故障点传递到机匣表面的传感器，需经过复杂的机械阻抗路径，信号会被严重衰减、调制和混入大量背景噪声。对于保持架公转频率这类低频、低能量的特征信号，几乎被淹没在强大的转子不平衡、齿轮啮合等强振源之下，难以准确提取，更没办法实现对其瞬时波动（稳定性）的精确评估。
因此，传统监测方法在应用于航空发动机轴承时，均面临“测不准、装不下、用不久”的困境。它们或破坏轴承-支座系统的结构完整性与动力学特性，或受限于信号传递路径而无法捕获核心参数，难以满足建立高保真航空发动机数字孪生体对数据源的苛刻要求。数字孪生体的核心在于虚实映射与迭代优化，其物理实体模型的精度极度依赖于传感数据的准确性与完备性。缺乏对轴承打滑率、保持架瞬态转速等关键运动学参数的直接、精确测量，数字孪生体中关于轴承动力学的仿真模型就失去了校准与验证的根基，导致虚拟模型与物理实体脱节，预测与决策的可靠性无从谈起。
在此背景下，研究人员提出了一种高结构完整性的新型航发轴承保持架运动直接传感器，已成为打通数字孪生“数据闭环”的迫切需求。这种传感器需具备以下特征：非侵入式集成，最大限度保持轴承原本结构和动力学性能；高精度与高响应频率，能实时捕捉保持架转速的瞬时波动；自供能或极低功耗，适应发动机内部恶劣的电气环境；高可靠性与长寿命，能与发动机大修周期匹配。近年来，基于摩擦纳米发电机原理的传感器技术，为解决这一难题提供了革命性的新思路。
数字孪生技术的崛起，不仅对数据采集提出了更加高的要求，也驱动了传感技术本身向智能化、集成化、自供能化方向发展。摩擦电传感器正是这一趋势下的代表性产物，其核心是摩擦纳米发电机。TENG基于接触起电和静电感应的耦合效应，将机械运动直接转换为电信号，实现了“机械能-电能-信息”的三重转换，天生具备自供能和自感知的双重属性。
对于航空发动机轴承监测这一特定场景，基于TENG的传感器展现出了与传统技术截然不同的核心技术优势，这些优势与数字孪生对传感层的要求高度契合：
这是TENG应用于航发轴承的最大优势。传感器能巧妙地利用轴承自身结构作为其一部分。例如，清华大学团队提出的方案，将带有阵列式凸起的介电环固定在保持架侧面作为“转子”，将叉指电极板安装在轴承座上作为“定子”，两者构成一个“浮动自由层”式TENG。这种设计无需对轴承套圈、保持架主体进行破坏性加工，仅作为附加组件存在，完全保持了轴承作为核心传动部件的结构完整性和承载能力。介电环与电极板之间保持非接触式工作间隙（通常略大于保持架最大轴向窜动量），彻底避免了摩擦磨损，确保了传感器的超长服役寿命。
TENG的输出信号（电流或电压）频率与介电环扫掠电极的相对速度直接、严格相关。对于保持架传感器而言，输出信号的基频就等于保持架的瞬时公转频率。相较于振动信号中需要复杂算法提取的微弱特征，TENG输出的是一个强相关、高信噪比的直接测量信号。研究表明，基于TENG的保持架传感器（HP-TEBSS）其信号频率与商用高精度电涡流传感器的测量结果偏差可小于1%，证明了其卓越的测量精度。更重要的是，它可提供远比传统传感器密集的瞬时转速信息，为分析保持架运行的动态稳定性（转速波动）提供了前所未有的数据粒度。
TENG在传感的同时，能够将轴承运行中不可避免的微小机械能（如保持架的振动、转动）转化为电能。其产生的电能虽然功率级别在微瓦到毫瓦量级，但足以驱动低功耗的微处理器、存储器或无线发射模块。这在某种程度上预示着未来有望实现真正意义上的“无源无线智能轴承”—传感器节点无需外部供电和有线数据线，极大简化了航空发动机内部复杂的布线，提高了系统的可靠性，并为在旋转部件上部署传感节点提供了可能。这正是构建分布式、智能化数字孪生传感网络的基础。
TENG的输出不仅包含频率信息，其幅值、波形等特征也对介电层与电极之间的间隙、接触状态、材料表面特性等极为敏感。当轴承发生早期磨损、润滑不良或轻度打滑时，这些变化会微妙地影响TENG的工作状态，并在电信号中有所体现。结合先进的AI算法（如卷积神经网络CNN），可以对TENG输出的时域/频域信号进行深度特征挖掘，实现轴承早期故障（如滚道轻微剥落、滚动体磨损）的类型识别与程度判断。已有研究通过TENG信号结合深度学习模型，实现了对轴承滚珠磨损类型高达98.4%的诊断准确率，以及对自调心滚子轴承偏转角等复杂状态的监测。这为数字孪生体提供了远超简单转速信息的、更深层次的健康状态评估数据。
因此，数字虚拟仿真驱动的需求，正推动摩擦电轴承传感器从单一的转速测量工具，向一个集自感知、自供能、自诊断于一体的“智能孪生体单体”进化。它不仅是数据采集端，其本身的结构、参数与输出模型，也可以被完整地映射到数字空间中，形成一个与物理传感器实时交互、同步演化的“传感单元数字孪生”，从而在更底层、更精细的尺度上支撑整个航空发动机的数字孪生系统。
以清华大学摩擦学国家重点实验室提出的高精度自供能摩擦电轴承打滑传感器为例，我们大家可以深入剖析这类新型传感器的技术内核。HP-TEBSS的构造精妙地体现了“功能-结构一体化”的设计思想。
转子单元：一个带有24个（数量可优化设计）扇形凸起的聚四氟乙烯介电环，通过高精度工装紧密固定在整体式保持架的侧端面。PTFE因其极强的得电子能力（负电性），是高性能TENG的首选介电材料。
定子单元：一个印制有24对互补叉指铜电极的环氧树脂电路板。电极板被封装在一个亚克力固定环内，该固定环与轴承外圈采用紧配合或螺栓连接，确保与轴承座相对静止。
间隙保障设计：装配时，确保PTFE介电环凸起表面与叉指电极板表面之间有一个精密的轴向气隙（例如0.5-1.0 mm）。此间隙必须严格大于该型轴承保持架在最大工况下的轴向窜动极限，从而在任何运行条件下都能避免机械接触，实现纯静电感应的“浮动自由层”工作模式。
初始状态：PTFE介电环凸起正对某一组电极指。由于接触起电效应，PTFE表面携带大量负电荷，根据静电感应原理，对应的电极指上感应出等量正电荷，系统静电平衡，无外部电流。
扫掠过程：保持架带动PTFE环旋转，凸起逐渐移开当前电极指，靠近相邻的异名电极指。为了平衡PTFE片上负电荷产生的电场，电子被迫在外电路从即将离开的电极指流向即将接近的电极指，形成瞬态电流。
信号生成：随着PTFE环持续旋转，上述过程周期性发生，从而在两个互补的叉指电极之间产生频率严格等于“凸起数量 × 保持架公转频率”的交流电信号。经过测量此信号的周期或频率，即可直接、精确地反演出保持架的瞬时转速。
为使传感器输出性能最大化，以适应微弱信号采集电路的需求，研究者们对关键设计参数进行了系统优化：
介电材料选择：材料的摩擦电序列位置至关重要。试验对比了PTFE、FEP、PDMS等多种高分子材料。根据结果得出，PTFE介电环的输出电压和电流性能较其他材料平均高出50%以上，这归因于PTFE极强的电荷捕获与保持能力，能产生最高密度的表面静电荷。
内部工作间隙优化：间隙是影响输出信号幅值和线性度的重要的条件。间隙过小有碰撞风险，间隙过大会导致电场减弱、输出信号幅值急剧下降。研究通过COMSOL多物理场仿真和实验，确定了针对特定轴承型号和工况的最优间隙范围，在保证安全的前提下最大化信号输出。
凸起/电极对数优化：增加凸起和电极的对数能大大的提升输出信号的频率，有利于提高转速分辨率和抗干扰能力。但过多的凸起会受限于保持架侧面的空间和加工精度。研究表明，24对设计在测试转速范围内提供了良好的信噪比和频率分辨率。
输出特性测试：在轴承试验台上，系统测试了传感器在不同转速和载荷下的开路电压、短路电流和转移电荷量。一个有趣的现象是：在水平安装的轴承中，随着转速升高，由于动力学效应，保持架有轻微“抬升”趋势，导致工作间隙微增，这使得输出电压幅值并未如典型TENG那样随转速线性增长，反而可能略有下降。而短路电流则在特定转速区间出现峰值。这揭示了传感器输出与复杂轴承动力学行为之间的耦合关系，其数据本身也蕴含了额外的状态信息。
通过这些系统性的优化，HP-TEBSS不仅实现了对保持架转速的精确追踪，其信号强度也足以被高精度静电计（如Keithley 6514）可靠采集，并为后续的自供能电路设计提供了可能的基础。
TBCS的核心功能价值，在于将原始的摩擦电信号转化为评价轴承打滑严重程度和保持架运行稳定性的量化指标。这一转换过程清晰而直接，构成了其在状态监测与故障预警中的逻辑基础。
轴承的理论保持架公转速度（ω_c,理论）由轴承几何参数（如节圆直径、滚动体直径）和内圈转速（ω_i）决定，是一个确定的计算值。在理想纯滚动条件下，实际测量的保持架速度（ω_c,实际）应无限接近该理论值。
TBCS经过测量输出交流电信号的频率（f_signal），可以直接计算出ω_c,实际（ω_c,实际 = f_signal / N，其中N为介电环凸起数）。将此实测值代入上述公式，即可得到实时、连续的打滑率曲线。
高打滑率（尤其是负打滑，即保持架速度超过理论值）意味着滚动体与滚道间存在严重的滑动摩擦，是滑蹭损伤的直接前兆。通过长期监测打滑率的变化趋势，可以评估润滑状态的有效性、载荷的适宜性，并预警潜在的擦伤故障。
稳定性关注的是速度的瞬态波动，而非平均值。打滑率只反映了平均速度的偏移，而高频的转速波动则揭示了保持架运动的平稳性。
TBCS可提供高时间分辨率的瞬时转速序列。通过对这个序列进行时频分析（如短时傅里叶变换）或计算其标准差、波动幅度，可以量化保持架转速的波动水平。
剧烈的波动通常源于滚动体与兜孔之间的不规则碰撞、保持架质心的涡动、润滑不充分导致的间歇性卡滞等。这些不稳定因素是导致保持架高周疲劳、兜孔磨损加剧乃至断裂的最终的原因。因此，稳定性指标是预测保持架自身寿命的关键。
通过同步监测打滑率（趋势性慢变量）和转速波动（瞬态快变量），TBCS为轴承健康状态提供了一幅完整的“动态画像”。例如，试验发现，在轴向载荷较轻时，轴承打滑率随转速升高而增加；而在重载条件下，趋势则相反。同时，载荷的增加通常会抑制保持架的转速波动，提升其运行稳定性。这些从TBCS数据中提炼出的知识，是校准和丰富轴承动力学数字模型不可或缺的输入。
实验室的轴承试验台环境可控，但无法完全复现航空发动机主轴承的真实工况—极端的转速、复杂的复合载荷（径向、轴向、力矩）、有限且复杂的安装空间以及高温环境。因此，将TBCS原型机集成到航空发动机双转子模拟试验台上做验证，是迈向工程应用的关键一步。
清华大学的研究团队完成了这一具有里程碑意义的验证。他们针对试验台高压转子所用的SKF QJ206型四点接触球轴承的尺寸约束，专门设计并制造了微型化的TBCS原型机。该原型机成功集成到了发动机模拟试验台的紧凑轴承座内，其位置空间是传统电涡流传感器探头和线缆难以部署的。
高速适应性验证：TBCS在高压转子转速高达5900 r/min的工况下，依然能够稳定输出清晰、规律的电信号，信噪比满足测量要求，证明了其在航空发动机典型高速区工作的能力。
复杂气动载荷下的打滑特性揭示：试验发现，随着转速升高，主轴承的保持架打滑率并未线性增加，反而在高速区趋于平缓甚至略有下降。这与纯转速试验的结果不同。研究分析指出，其原因是安装在高压转子上的轴流叶轮在非常快速地旋转时产生了显著的轴向气动载荷。这个与转速相关的动态轴向力有效地压紧了轴承，抑制了打滑。这一发现凸显了真实发动机环境中载荷的复杂性，也证明了TBCS能够捕捉到这种由系统耦合效应产生的独特现象。
瞬态过程监测能力：在试验台的加速和减速瞬态过程中，TBCS成功捕捉到了由于保持架惯性导致的打滑响应滞后现象。在减速阶段，保持架的打滑率变化滞后于转速变化。这种对瞬态特性的捕捉能力，对于分析发动机启动、停车、机动飞行等动态过程巾轴承的受力与状态至关重要。
此次成功的台架应用，强有力地证明了TBCS不仅是一个实验室概念，更是一种具备解决工程实际问题潜力的高精度、高可靠性原位监测手段。它能够在真实发动机的空间限制和工况条件下，提供其他传感器无法获取的关键运动学数据。
TBCS的出现，为构建高保真航空发动机数字孪生体，特别是其轴承子系统孪生模型，填补了关键的数据空白，并提供了新的技术范式。其在数字孪生中的作用体现在多个层面：
提供高保真物理实体数据，驱动模型校准与更新：数字孪生的核心是“虚实映射”。过去，轴承动力学模型（如基于多体动力学的仿真模型）的校准缺乏直接的实验数据，往往只能依靠间接的振动信号或理论假设。TBCS提供的精确保持架瞬时转速、打滑率时序数据，为校准模型中的摩擦系数、润滑模型参数、保持架与滚动体相互作用力模型等提供了“黄金标准”参考。通过数据同化技术，可以不断修正虚拟模型，使其输出与物理实体的测量值无限接近，从而建立一个可信赖的轴承数字副本。
从“智能单体”到“系统智能”的桥梁：一个TBCS可以被视作一个“智能零部件孪生单体”。它不仅向上一级系统（发动机整机孪生体）上传数据，其自身的工作状态（如输出信号质量、等效阻抗）也能反映传感器的健康度。在数字孪生框架下，可以构建“轴承-传感器”耦合模型。当传感器信号异常时，孪生体可以首先在虚拟空间诊断是轴承真实状态变化所致，还是传感器自身故障，从而做出更精准的决策。
支持预测性健康管理与寿命预测：结合AI算法，TBCS监测的打滑率趋势和稳定能力指标可当作轴承性能退化的重要特征。将这些特征与数字孪生体中模拟的磨损、疲劳损伤演化模型相结合，可以在一定程度上完成更为精准的剩余有用寿命预测。例如，当监测到打滑率持续异常升高且伴随特定模式的转速波动时，孪生体可以预警滚道即将发生擦伤，并预测其发展至失效的时间，从而指导基于状态的维修。
为控制策略优化提供反馈：在更先进的航空发动机控制理念中，数字孪生可用于仿真测试和优化控制策略。例如，为抑制轴承打滑，在大多数情况下要调整供油参数或某些工况。TBCS提供的实时打滑反馈，可当作虚拟仿真中评估控制策略有效性的关键指标，也可以在未来作为真实发动机自适应控制管理系统的输入，实现“感知-决策-控制”的闭环。
因此，TBCS远不止是一个传感器。它是将物理轴承实体深度融入数字世界的数据门户和交互枢纽。它使轴承从一個沉默的、被动的机械零件，转变为一个能够“表达”自身状态、参与系统级智能决策的主动智能体，这正是数字孪生技术追求的终极目标之一。
综上所述，基于摩擦电的高精度轴承保持架传感器，代表了航空发动机状态监测技术的一个突破性方向。它以其非侵入式结构、高精度直接测量、自供能潜力以及与数字孪生范式的高度契合性，为攻克轴承打滑与保持架失稳监测的瓶颈问题提供了切实可行的方案。从实验室原理验证到双转子试验台的成功应用，已充分证明了其技术可行性、精度优势和工程适用潜力。
然而，也必须清醒地认识到，从当前的研究样机走向成熟的、可用于真实航空发动机型号的商用产品，仍存在非常明显的差距与挑战：
极端环境适应性：当前试验多在常温下进行。真实航空发动机主轴承环境和温度极高，且充满高温油汽。PTFE等聚合物材料在长期高温下的电荷保持能力、机械性能以及电极在允许电压下不导电的材料的可靠性亟待验证。需要开发耐高温、抗油污的新型介电与封装材料体系。
集成度与智能化水平：目前的TBCS主要实现传感功能，信号需外接高端采集设备。未来的发展趋势是“感-算-存-传-能”一体化集成。需要在微型化基础上，集成低功耗MCU进行片上信号处理与特征提取，集成微型储能单元（超级电容）或能量管理电路，并最终实现无线数据传输，形成完整的无线传感节点。
多参数融合感知与诊断深度：当前主要利用频率信息。未来应深入挖掘TENG输出信号的幅值、波形、谐波等丰富特征，结合机器学习算法，实现从“监测打滑”到“诊断打滑根源”（如缺油、载荷不足、装配不当）乃至预测其他早期故障（如滚道微剥落、保持架裂纹萌生）的跨越。
标准化与可靠性验证：要建立针对此类智能轴承传感器的行业测试与验收标准，包括寿命考核、环境试验、电磁兼容性测试等，并通过在更多类型发动机试验平台上的长期跑合试验，积累可靠性数据。
从单体智能到群体智能：在发动机多个关键轴承点部署此类传感器，形成智能轴承传感网络，在数字孪生体中实现多轴承协同状态评估与故障关联分析。
从物理传感到“物理-虚拟”混合传感：在数字孪生体中，部分传感器数据在缺失或不可靠时，可由高保真虚拟模型生成的“仿真数据”做补充或替代，形成鲁棒性更强的混合感知系统。
与新材料、新工艺深度结合：利用柔性电子、微纳制造、3D打印等技术，实现传感器与轴承结构的更深层次、更个性化的融合设计。
赋能新一代自适应发动机：最终，这类深植于发动机“肌体”的智能感知神经，将为下一代适应变循环、高推重比航空发动机的智能健康管理与主动控制提供不可或缺的基础数据，推动航空发动机从“功能机械”向“认知机器”的演进。
通过持续的研究与技术攻关，基于摩擦电的智能轴承传感器必将在航空发动机数字孪生体系的构建中扮演愈发核心的角色，为提升我国自主航空发动机的可靠性、安全性与智能化水平奠定坚实的技术基础。
&注：此文章内使用的某个图片来源于《清华大学 高端装备界面科学与技术全国重点实验室、公开网络》，仅供参考使用，如侵权可联系我们删除，如需进一步了解公司产品及商务合作，请与我们联系！！
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